AI視頻生成技術對短視頻制作的革新應用探索

2025年3月，在四川成都舉行的第十二屆中國網絡視聽大會發布了最新數據：截至2024年12月，我國網絡視聽用戶規模達10.91億人，同比增長1722萬人，網絡視聽這個互聯網第一大應用的地位愈加鞏固。截至2024年12月，我國短視頻用戶規模為10.40億人，使用率達 93.8% ，連續6年保持網絡視聽應用細分領域第一11。短視頻已然成為社媒主流形態，但市場競爭加劇催生高質量內容需求。隨著AI視頻生成技術的突破性發展，可通過數據分析、圖像識別與自然語言處理，優化策劃至剪輯全流程，實現自動分鏡生成、智能特效合成與虛擬場景實時渲染，有效降低人力成本并突破實拍局限，不僅緩解行業同質化與高成本困境，更為虛實融合的創意表達提供技術支撐，推動短視頻生態革新和發展。

一、AI視頻生成技術概念闡述

（一）技術原理AI視頻生成技術是近年來人工智能領域的重要研究方向，其核心依賴于深度學習算法。2014年，生成對抗網絡（GAN）開啟了使用機器學習技術進行視頻內容生成的新時代。GAN通過引入生成器和判別器的對抗過程，極大地提高生成視頻的質量，使得視頻在視覺上更加真實自然，能夠生成逼真的視頻內容，為娛樂、廣告、教育和科學研究等領域提供了強大的支持。

生成對抗網絡由生成器和判別器組成。生成器的任務是生成盡可能接近真實數據的視頻幀，而判別器則負責區分輸入的視頻幀是真實數據還是由生成器生成的假數據。這種對抗性訓練機制使得生成器不斷優化自身，從而逐步提高生成視頻的質量。然而，GAN在訓練過程中可能會出現模式崩漬問題，即生成器僅學習到數據集中的某一模式，導致生成結果單一且缺乏多樣性。

變分自編碼器（VAE）作為深度生成模型的一種形式，是由Kingma等人于2014年提出的基于變分貝葉斯（VariationalBayes，VB）推斷的生成式網絡結構4。它通過編碼器和解碼器的協同工作實現視頻內容的生成，編碼器將輸入視頻壓縮為潛在空間中的表示，而解碼器則從該潛在空間重構出新的視頻內容。VAE通過引入概率分布（如正態分布）來描述潛在空間中的數據分布，從而實現對視頻特征的建模和重構。與GAN相比，VAE訓練過程更加穩定，但生成的視頻質量可能略遜一籌。

（二）發展歷程

AI視頻生成技術發展歷經多個關鍵階段：技術萌芽期，研究者專注于基于預設規則的視頻合成方法，但面臨生成效果單一和場景適應性不足的局限。2014年，生成對抗網絡（GAN）的提出推動領域進入算法創新階段，Vid-eoGAN、CVAE-GAN等模型顯著提升了動態影像的真實性與多樣性。技術突破期受益于算力提升與數據積累，圖形處理器性能突破和分布式計算架構成熟使復雜模型訓練成為可能。2024年2月，OpenAl推出Sora模型實現文本到視頻生成突破，同年12月，其迭代版本完成商業化部署。當前AI視頻生成技術全球生態呈現多元化格局：國際市場Runway的智能編輯工具、Pika的動態合成引擎、Adobe Firefly創意云服務及Midjourney跨模態技術形成差異化競爭。中文領域創新力量崛起，即夢Dreamina的智能腳本轉化、可靈的場景理解優化、WHEE的多模態交互及VegaAl實時渲染技術推動創作革新。技術普及大幅降低專業影視制作門檻，用戶通過可視化界面即可實現創意表達。

二、AI視頻生成技術對短視頻制作的創新優勢

（一）制作效率提高

在以往的短視頻制作流程中，涵蓋腳本撰寫、實地拍攝、剪輯拼接以及后期完善等一系列繁雜環節，每個步驟都需要投入大量的時間與人力成本。與之形成鮮明對比的是，AI視頻生成技術的出現，極大地壓縮了制作周期。AlGC，即“ArtificialIntelli-gence-Generated Content\"，其命名源于核心特性一借助人工智能技術生成內容，以此區別于傳統的PGC（專業人士創作）與UGC（普通用戶創作），凸顯人工智能在內容生成中的主導地位。AIGC本質上是一種內容創作工具，能夠模仿人類的創造力，在不同的領域產生各種形式的內容。AIGC實現了短視頻制作流程從創作文案到畫面生成，再到后期制作的“半自動化\"生產，更加契合商業短片的市場需求

以B站博主制作的AI概念動畫《西游記·猴王問世》為例，傳統人工腳本創作或需耗時數周乃至數月才能完成文言文翻譯、白話轉化及動畫構思，而該作者借助ChatGPT僅用一天完成腳本初稿；圖片生成階段，作者通過Midjourney輸入多樣化描述詞，3天產出2000余張素材；視頻制作采用Runway圖生視頻技術，兩天完成動畫合成，并利用AI配音及音效優化技術完善音頻。相較傳統流程，AI技術可顯著縮短制作周期，實現從腳本到成片的快速高效生產。

（二）生產成本下降

AI視頻生成技術正以革命性方式重塑短視頻生產鏈條，尤其在降低人力與物力成本方面展現出顛覆性價值。例如，制作的《Ai運河的家：小小魚道筑起“回家路\"》，其中 80% 的畫面由AI生成，將傳統短視頻制作中需耗費數萬元的成本壓縮至千元級，其成本控制邏輯值得深入剖析。在人力方面，AI取代攝影師等崗位節省 70% 開支。后期僅需1人微調，替代原本需要5人的團隊，成本下降 90‰ 物力方面，設備租賃（日均2000元）場地（5000元/天）及道具（3000元/件）支出歸零，AI調用數字資產庫后僅消耗算力。該案例顯示，3天云計算成本800元，較傳統2萬元設備支出降幅達 96‰ 生產實踐表明，AI技術通過算法替代人工、數字資產替代實體投入的雙重路徑，使短視頻單件成本結構發生質變。當人力密集型創作轉化為技術驅動的標準化生產，短視頻制作正式進入“算力即成本\"的新紀元。這種變革不僅降低了行業準入門檻，更重構了內容生產的價值分配體系，為創意爆發提供了可持續的經濟基礎。

（三）豐富內容和形式

傳統的短視頻在制作上，通常采用UGC（用戶生成內容）與PGC（專業生成內容）結合的模式。當前短視頻主要呈現三種形態：實景拍攝類，如李子柒的非遺系列、影視颶風的樣片日記、房琪KiKi的旅行體驗；主播解說類，如小Lin說的金融科普、聽風的蠶的軍事解析、盧克文的政經分析；原創動畫類，如畫渣花小烙的科普漫畫、左手韓的故事動畫。傳統制作依賴真人實拍或CG特效，但史料復原與科幻題材常受制于高昂制作成本與漫長生產周期。

AI視頻生成技術的應用，極大拓寬了短視頻內容選取和表現形式的創意邊界。以的《方志新語》系列短視頻為例，其內容依托地方志文獻與歷史影像資料，傳統制作模式因史料稀缺，導致畫面呈現受限。借助AI技術，創作者采用“文生視頻\"功能，基于文本描述古塔相關場景，通過“圖生視頻\"技術將靜態史料轉化為動態影像，直觀展現\"寶塔壓鳳凰\"等傳說場景。制作中融合實景拍攝與虛擬演播室摳像，利用AI生成奇幻畫面填補歷史影像空白，突破傳統實拍局限，將文獻考據與數字藝術深度融合，在保留歷史真實性的同時，通過高清數字場景、動態光影特效等增強視覺感染力，使內容層次從單一紀實升級為\"實景 ⁺ 虛擬\"的立體敘事。

（四）推動特效制作發展

AI視頻生成技術顯著提升短視頻特效制作效率。制作的短視頻《金蛇賀歲》中，通過真人結合綠幕摳像與AI技術實現創意特效：首先利用liblibAl生成動態春節背景，結合真人綠幕畫面突出主體；其次基于StableDiffusion將主持人形象轉化為卡通角色，借助Midjourney圖生視頻技術實現動態化，并同步臺詞生成動畫片段。AI技術替代傳統手動特效流程，完成智能摳圖、形象轉化與動態合成，將真人實景與虛擬元素融合，突破單一表現形式，增強趣味性與創新性，展示了AI在智能合成、多模態生成等領域的優勢。

三、AI視頻生成技術在短視頻制作中的應用前景

（一）技術革新驅動視頻生成能力躍升

AI視頻生成技術已從早期圖像拼接發展為基于擴散模型、自回歸模型等先進算法，使視頻連貫性與真實感顯著提升。例如，2024年OpenAl的Sora模型支持生成長達1分鐘的高清視頻，抖音“即夢AI\"實現多鏡頭動態生成。同時，深度學習與計算機視覺技術的結合，使AI能自動完成目標檢測、場景理解等復雜任務，為視頻內容自動化奠定基礎。

（二）制作效率與成本優勢重構行業生態

傳統短視頻制作需數天完成腳本、拍攝與剪輯，而AI工具如QuickV-id、易媒助手可通過文本輸入在幾分鐘內生成完整視頻，效率提升數十倍。相關數據顯示，某智能平臺可日產千條差異化內容，降低人力成本 70% 以上，使中小創作者和企業能夠規模化生產。此外，AI自動化剪輯、調色及特效添加功能，進一步壓縮后期制作周期。

（三）創意賦能與內容多樣性突破

AI通過大數據分析用戶興趣點生成創意腳本，并支持多模態輸入（文本/圖片/語音）轉化為視頻，極大地拓展了創作邊界。例如，虛擬形象視頻、數字人出鏡等創新形式已廣泛應用，抖音平臺可通過AI換臉、老照片動態化等功能激發用戶創意。同時，AI還能根據用戶反饋優化內容風格，實現“千人千面\"的個性化推薦，提升用戶黏性。

（四）多行業滲透與商業化潛力 釋放

教育領域，AI可快速生成知識培訓視頻，電商行業通過AI主圖視頻提升轉化率，影視領域則利用AI短劇降低制作成本，預計到2027年市場規模將超千億元。廣告營銷方面，AI根據品牌需求自動生成宣傳片，例如，短視頻平臺可以結合Deepseek生成腳本并添加智能配音，實現全流程自動化。

四、AI視頻生成技術在短視頻制作中面臨的挑戰

（一）技術局限性

生成質量與動態性不足：現有技術生成的視頻在畫面連續性、動作流暢性和真實感方面存在缺陷。例如，動態場景中易出現幀與幀之間不連貫、光影失真等問題，復雜場景（如多人互動或精細特效）的處理能力較弱。此外，單次生成時長通常不超過60秒，且延長視頻需消耗大量算力，導致生成效率低下。

算法與數據瓶頸：部分技術依賴文本到視頻的映射，而文本描述的模糊性易導致生成結果與預期偏差較大。

（二）內容創作局限性

創意與情感表達欠缺：AI生成內容易陷入同質化，缺乏獨特創意和情感深度。例如，劇情類視頻難以精準傳遞細膩情感，導致感染力不足。此外，算法傾向于重復已驗證的“成功模板”，進一步加劇內容趨同。

質量不穩定與人工依賴：生成結果可能出現事實性錯誤或邏輯矛盾（如人物動作不合理），需人工干預修正。部分工具雖支持個性化調整，但用戶需具備較高技術門檻才能實現差異化內容。

（三）商業化與成本挑戰

高成本限制普及：AI視頻生成依賴高性能算力，服務器資源和電力消耗推高運營成本，中小創作者難以負擔。商業化進程中，普通用戶需求較低，而專業用戶（如自媒體從業者）對多樣化、長時視頻的需求未被充分滿足。

市場接受度與變現困境：短視頻平臺對內容新穎性要求高，但AI生成內容的同質化可能降低用戶黏性。此外，AI生成內容的版權歸屬模糊，商業變現面臨法律風險。

（四）用戶需求匹配度不足

個性化需求未被滿足：現有工具多以通用模板為主，難以適配垂直領域（如教育、醫療）的專業化需求。創作者希望AI既能提供趨勢靈感，又能保留個人風格，但兩者平衡技術尚未成熟。

人機協作機制待優化：過度依賴AI可能導致創作者失去對內容的控制權，而完全人工干預又削弱效率優勢。因此，如何設計“創作者-AI協同\"工具成為關鍵挑戰。

（五）法律與倫理風險

版權爭議：AI可能無意中使用受版權保護的素材（如音樂、圖像），引發侵權糾紛。若生成內容與其他作品高度相似，平臺和創作者均需承擔連帶責任。

數據隱私與算法偏見：訓練數據可能包含用戶隱私信息，若未嚴格脫敏處理將違反數據保護法規。此外，算法可能隱含文化或性別偏見，影響內容公平性。

五、結語

AI視頻生成技術為短視頻制作帶來重要變革，顯著提升創作效率、降低制作成本、優化內容質量，并推動個性化創作與創作邊界拓展。其發展正從輔助工具向創作主導演進，以高效性、創新性與普惠性重塑行業格局，成為數字內容生態進化的核心驅動力。

值得關注的是，當前技術應用呈現智能化、融合化與跨平臺化趨勢，但面臨技術局限性、版權歸屬、倫理爭議及用戶接受度等挑戰，需通過多方協同實現可持續發展。因此，應進一步完善法律法規與倫理框架，加強技術創新與場景適配，提升創作者AI工具應用能力，增強用戶技術認知與數字素養，構建起技術研發、規范約束與公眾教育的協同體系，充分釋放AI視頻生成技術的生產力價值，推動短視頻行業的可持續發展。潮

參考文獻

[1]中國網絡視聽發展研究報告：全國網絡視聽用戶規模突破10.91億[EB/OL].（2025-03-26）[2025-05-28].http：//sc.people.c0m.cn/n2/2025/0326/c345167-41176696.html.

[2]李曉天，劉波.變革與重構：Sora模型對體育科學研究的推動效應[.西安體育學院學報，2024（3）：352-362

[3]解曉波.基于生成對抗網絡的非均衡數據分類研究[D].南京：南京郵電大學，2019：1-2.

[4]隆燕芳.基于神經網絡的腦電情緒識別與重構方法研究[D].杭州：杭州電子科技大學，2021（4）：29-30.

[5]顧亞奇，郭格.共情轉向：AIGC賦能視聽創作傳播新路徑[J].中國電視，2025（1）：28-35.

[6]孫恒一，孫磊.AI技術在影視短片制作中的創新應用研究.張江科技評論，2024（4）：15-17.

[7]孫宇景，卓倫.探索AIGC、PGC與UGC在數字媒體藝術創作中的融合與沖突[J].花溪，2023（24）：49-51.